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1，人工智能需要學習哪些課程

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計算機、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科

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2，人工智能都要學習什么課程

人工智能是一個典型的多學科交叉領域，從研發(fā)的角度來說，比較重要的基礎是數(shù)學和計算機。人工智能的主要研究領域包括自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學，這些方向涉及到的內容非常多，包括哲學、數(shù)學、經濟學、計算機學、神經學、控制學、語言學等內容。(轉載)

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3，人工智能專業(yè)有些什么課程求詳細課程名字

人工智能專業(yè)的主要領域是：機器學習人工智能導論（搜索法等）圖像識別生物演化論自然語言處理語義網(wǎng) 博弈論等。需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（最好有數(shù)據(jù)結構基礎）。

1. 貝葉斯法則2. 參數(shù)估計(Parameter Estimation)，包括最大似然估計(MLE)，最大后驗估計(MAP)3. 回歸(Regression)，包括線性回歸，多項式回歸等4. 降維(Dimensionality Reduction)，包括主成分分析(PCA)，線性判別分析(LDA)5. Expectation Maximization6. 聚類(Clustering)，包括K-means, Gaussian Mixture Model等7. 分類(Classification)，包括Bayesian Classifier, Naive Bayes, Logistic Regression, 支持向量機(SVM)，神經網(wǎng)絡等等。想做理論可以往PAC Learning，概率圖模型，結構化預測那邊看看。應用一點可以看看ML的一些廣泛應用領域，比如計算機視覺，自然語言處理等。

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